从需求分析的角度,去看待买房的问题

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本文尝试着用需求分析的角度去剖析“买房”这个大选择,enjoy~

我相信每个人都会遇到过这个问题:

“这东西挺贵的,我不知道它值不值,也挺想买,但怕浪费,该怎么办呢?”

都说我们是研究比较和选择的一群人,如果你深谙当中价格和需求的关系,也许你每次面对这种问题的时候,你会变得更加从容和自信,并且很少会买到不合适的东西。

这个周末去香港开了个户,吃了一顿美味的刺身大餐。在坐直通车的时候,总结了一些最近遇到的观点和思考,我尝试着用需求分析的角度去剖析“买房”这个大选择。

趁着这个机会,分享给大家:

需求并不是发明家的专利

首先,需求并不能被发明出来,不然我们的需求分析方法就是瞎扯,下面我说说为什么。

大约在三年前,我的一个同事曾和我讨论过一条很有意思的问题:需求到底能不能被创造出来?尽管她一直认为,需求就是被创造出来的,而且越厉害的人,创造需求的能力就越强,例如乔布斯。

我不知道她抱着这个观点驰骋在产品的设计市场里,会不会被其他人质疑。但直到现在,我还是保留我的意见:人类只是在不断发现新需求,需求是客观存在的,并不能被创造出来。

更多时候,需求是一种发现,而不是一种发明。

发现是既有存在的事实,它和其它事情都存在着联系,只是我们一开始不知道,对应的是观察、好奇心、同理心。而发明却是新事物,诞生伊始才尝试和其它事情产生联系,对应的却是创造力、做整合的能力。

但请注意,发明在尝试和其它事情建立联系的时候,这个过程有可能是不成功的。所以我们通常用好与坏来评论这个发明,基于市场竞争和淘汰是常态,好的发明才能被保存下来。而发现因为是既定存在的联系,不存在成功与否的概念,自然就没有好坏之分,更多时候,我们都是习惯用关系强弱来衡量它们之间的联系。

需求分析的意义,是找出需求与需求之间的联系,从而根据用户的实际情况细分出这个需求的使用场景,并做出合理的判断。

这种方法对与那些刚诞生不久的物体,是起不到分析作用的,毕竟他还没有任何联系。

房价还会不断上涨吗?怎么买?

我们尝试从需求的角度来分析这个问题,为了避免过多无谓的发散,暂定这里的房价是指一线城市,且外来人口增量为正值。

一个人每天有8个小时是睡眠时间,除了工作场所之外,居住场所便是一个正常人长久停留的地方。所以人会有居住的需求,就像上面所说,这是天然存在的,并不是在某天被牛人所发明。

既然是早已存在,这里面的关系肯定是千丝万缕,以用户的角度,从日常生活需求的使用场景中,由高频到低频罗列出来,并选出使用频次最高的前面几个作为关注对象:

  1. 居住需求;
  2. 工作需求;
  3. 饮食需求;
  4. 出行需求。

饮食需求虽然和其它三个需求联系度很高,但是对房价并没有直接影响,就算没有房子住,人也需要首先解决温饱问题。

而出行这个需求其实是附在居住和工作之上,出行距离大部分都是特指从家里到公司的通勤距离,毕竟现在没有几个人,买房是单纯为了周末逛街舒服,假期出国旅游更方便。

所以只剩下居住、工作两大需求,我们再来仔细分拆:

1. 居住需求

对于注重居住需求的人来说,他们一般都有稳定的收入来源,或收入高低可以通过自己的控制来调节,他们更关心居住的质量、设施便利程度和将来的投资价值。

这群人以中产、小康家庭居多,他们更多的关注点在一手房还是二手房,在一线城市里面,一手房早已成为稀有物品,随着住宅用地面积被不断利用,一手房只会水涨船高,越来愈贵。

而二手房虽然比一手房数量多,但放眼整个存量市场,还是属于稀有品,毕竟大部分还是以土著居民为主,对新入户一线城市和土著下一代的年轻人并不友好。只要这个城市的人口净流入增幅在增加,存量的房产就会不断被稀释,价格也越来越贵。

有人会说,一线城市的房价太贵,无论是一手还是二手都太贵,贵到没有人会买。如果大家都因为太贵不买,价格就会回落,然后等回落后再入手。

这似乎能说得通,又像是那么回事。但其实这个想法却忽略了一个本质问题:价格反映需求,无论现在的定价是高是低,它都反映着目前的市场需求。

高昂的价格能筛选出现阶段内,对居住需求高且资金充裕的用户,如果暂时没有这种用户,价格可能会稍微下降一点,但一旦触达了其余用户的心理预期价,买盘立即成交,就跟股票里面的挂单卖出一样。

通常这些在价格处于价值曲线下方的房子都叫做:笋盘,但很快价格曲线又会重回合理价值区间,这也就是笋盘容易被秒杀的原因。

简单地说,你要保证自己是这堆居住需求较高的人里面资金最充裕的,而且信息不对称量少,才能吸收到这种下降波动的红利,否则这里面的降价和你没有半毛钱关系。

作为大部分看重居住需求的人来说,住得舒服最重要,基本上价格合适,交通区域过得去,各方面合适就可以买,且时间越早越好。

2. 工作需求

对于注重工作需求的人来说,通过工作场所的固定程度,我们也可以把他们分为两种:固定场所工作和无固定场所工作。

如果是创业者又或者是freelancer,就属于无固定场所工作,尤其是早期创业者,工作场地有较大可能不受地域因素的影响,而且早期的初创公司很少位于城市的核心地段。毕竟对每个创业者来说,做什么是不确定的,现在做这个以后是不是还做这个也是不确定的,从0到1几乎都是在摸索中成长。

人天然追求确定性的特质在这个时候就会被放大,大部分考虑了家庭因素的创业者,都是先安家,再置业,那么这又回到了第一种情况,也就是优先考虑居住需求。

再说,你大部分时间可能是在家工作,就算不在家,你也是找一个在家附近的办公室作为你的孵化基地,因为这个时候,最重要的是不断地尝试和调整业务方向,而不是在哪里创办你的企业。

而固定场所工作,也即是我们所说的打工,对工作场所和工作特定场景的依赖程度会更多,毕竟好的公司都集中在一线城市的核心区域,尤其是服务行业。

公司需要考虑吸收优秀人才,以及客户服务触达成本的问题,所以好的公司将会相继入驻一线城市的核心区域,这里有着最好的资源。但其实,城市核心区域的面积是有限的,而且商业用地的用地面积也是有限的,再加上政府早已对容积率等用地属性做出规定,所以这个区域能创造的就业人数也是有限的。

一般来说,用地性质是规划局在做城市规划的时候定下来的,后期没有重大问题不会随意更改。而城市在发展,业务在不断衍生,所谓办公商业用地的需求在不断上升。

政府总不能说为了保证城市核心区域商业办公的增量发展,而把民宅和教育等用地提前透支,更不可能把已建成的住宅群推掉重建。

为了适应商业用地需求的不断上升,政府只能另设城市核心区域,把旧核心区域不能容纳而溢出的好公司向新核心区域转移,这些地方通常还会被冠以“新城”、“新区”之类的名字。

政府为了快速扶持新核心区域发展,对企业进入的政策会有相对的利好性倾斜,交通区位等因素也会重点优先跟进。

  • 一些增长较快的企业,为了更好更低成本地扩容,它们往往会选择转移到新的核心区域,而一些老牌公司的新兴业务领域,也会因为政策倾斜选择到这边单独发展。
  • 一些已找到成熟业务方向、清晰商业模式的创业公司,也会期望搬进新的核心区域,尤其是一些注重门面工作的行业,如:金融公司和事务所等。

对于非创业者,如果你工作领域仍属于传统行业,以固有业务、行业品牌影响力为生的公司,你还是应该重点关注旧的核心区域,找到那些通往旧核心区域的交通干线,如:地铁线路、环城高速,沿着交通干线由近至远,量力而行地买。

在这个方向里面,离旧核心区域越近的房子,涨幅就越少了,会以稳定的价格趋势跟随市场的波动小部分上涨,毕竟旧核心区的量就这么多,达到上限之后就再也容纳不下了,这就制约了片区再往上的发展,也制约了需求,制约了价格。

而对于非创业者,从事工作属于新兴行业,以创新业务、技术迭代为生的公司,你就应该重点关注新核心区域,这才是你未来的主要战场,找到那些通往新核心区域的交通枢纽,如:地铁中转站、主干道路二级分支(毕竟完整的交通规划还没出来),沿着交通干线,能买近的尽量买近的。

在这个方向里,因为新核心区域还没真正发展起来,未来的发展不可估量,需求量暴增带来的就是价格的上涨,短期内看不见制约的条件。所以越近的房子,未来增幅就越大。

可能会有人问,未来的科技发展,办公室里还需要这么多的人么?还会有商业用地需求暴增的机会?

我是这么看的:中国走过了高速发展的三十年,社会正处于由大量制造业向大量服务业和高新科技行业转型的过程当中,我们正在向高收入群体国家看齐。

高新科技行业的兴起,意味着机器智能化普及程度会越来越高,而这些会优先应用在制造业上,解放的将会是制造业的从业人员,而城市核心区域里几乎不存在制造业企业。

当大部分制造业从业者被释放出来后,只能通过新一轮的培训和教育,相继流向服务行业和新兴行业,直至下一轮技术革命。而服务行业更是一种对资源有虹吸效应的行业,城市越繁荣,人气越旺的地方,服务行业进行得就越彻底。

所以一线城市核心区域里的商业需求量不但不会减少,反而会越来越多。

大城市效应

大城市的人口聚集,是一个全世界范围都存在的大趋势,像美国、日本等发达国家,全国GDP基本上80%都是由几个超级大城市所创造的。

无论在医疗、教育、娱乐还是社会周边服务,大城市能给予到的服务几乎都是其他小城市不可比拟的,这就意味着:往大城市里走,就是在往可能性更大的方向前进。

越来越多的人会涌到这些城市里生活,原本有限的居住空间就额外变得稀缺起来,房价怎么会不贵呢?

所以,既然这是不可逆的发展趋势和方向,更多时候我们更应该梳理我们自身的实际情况,顺应社会的发展,寻求最优的选择。

#专栏作家#

雅格布,微信公众号:雅格布(ID:jacoblab),人人都是产品经理专栏作家。策略型产品经理,擅长需求挖掘以及产品增长,重点关注金融、游戏和社区领域,并对此类产品从0到1有启发性的实战思考。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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